Dissertações e Tese

(2017) DESENVOLVIMENTO DE MODELOS COMPUTACIONAIS DE EXPOSIÇÃO PARA AVALIAÇÃO DOSIMÉTRICA EM PACIENTES PEDIÁTRICOS SUBMETIDOS A PET/CT

Autora: Isabelle Viviane Batista de Laceda; Orientador: Fernando Roberto de Andrade Lima; Coorientadora: Mércia Liane de Oliveira

Resumo: Nos últimos anos, o exame PET/CT (Positron Emission Tomography/Computed Tomography) tornou-se uma importante modalidade de imagem funcional para diagnóstico. A fim de reduzir o risco inerente à utilização de radiações ionizantes enfatiza-se a importância da estimativa precisa da dose recebida pelos pacientes, especialmente pediátricos. Um dos métodos de estimativa da distribuição de dose nos órgãos ou tecidos de pacientes é a realização de simulações utilizando modelos computacionais de exposição (MCE). Estes modelos são compostos por um simulador antropomórfico (phantom) acoplado a um código Monte Carlo (MC) que simula o transporte de radiação e a sua interação com a matéria por meio de algoritmos de fontes radioativas. Entretanto, os phantoms utilizados se baseiam em dados de uma população média. Assim, o objetivo desta tese foi desenvolver MCE utilizando simuladores antropomórficos paciente-específicos e algoritmos da fonte radioativa de PET e de TC para avaliação de dose em pacientes pediátricos submetidos a exames de PET/CT. Para a validação das simulações computacionais, foram criados phantoms paciente-específicos de adultos que possuem a altura e a massa corpórea semelhantes aos do homem e da mulher de referência estabelecidos na Publicação 110 da ICRP e modelados phantoms CTDI e câmara de ionização do tipo lápis de 100 mm para acoplar aos MCE desenvolvidos. Por meio dos MCE de dosimetria interna, a dose absorvida obtida para os órgãos-fonte cérebro, fígado e pulmões foi comparada à obtida por meio do software OLINDA/EXM e da Publicação 106 da ICRP, enquanto o índice de KERMA no ar ponderado obtido por meio do MCE para dosimetria externa foi comparado a medições experimentais. Nesta tese, foram desenvolvidos três phantoms pacientes-específicos pediátricos submetidos a exames de PET/CT a partir de imagens reais. A dose absorvida para o paciente 1 foi de 15,74, 16,14 e 13,83 mGy; para o paciente 2 foi de 5,75, 6,02, 6,75 mGy; e para o paciente 3 de 4,77, 4,63, 5,97 mGy, respectivamente para os órgãos cérebro, fígado e pulmões. Já o índice de KERMA no ar volumétrico (CVOL) obtido foi 6,65, 3,66 e 4,21 mGy para o paciente 1, 2 e 3, respectivamente. Este estudo mostrou que os MCE desenvolvidos para serem utilizados em simulações computacionais mostraram resultados dosimétricos semelhantes aos utilizados como referência, de modo que, a utilização de phantoms paciente-específico podem otimizar o processo de dosimetria utilizado.

(2016) DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA COMPUTACIONAL BASEADO NO CÓDIGO GEANT4 PARA AVALIAÇÕES DOSIMÉTRICAS EM RADIOTERAPIA

Autor: Alex Cristóvão Holanda de Oliveira; Orientador: Prof. Dr. Fernando Roberto de Andrade Lima e Prof. Dr. José Wilson Vieira

 A incidência de câncer tem crescido no Brasil, assim como em todo mundo, acompanhando a mudança do perfil etário da população. Uma das técnicas mais importantes e comumente utilizadas no tratamento do câncer é a radioterapia. Em torno de 60% dos casos novos de neoplasias malignas utiliza-se a radioterapia. O equipamento mais utilizado para radioterapia é o acelerador linear (Linac) que produz feixes de elétrons ou raios-X na faixa energética de 5 a 30 MeV. A maneira mais apropriada de irradiar o paciente é determinada durante o planejamento. Atualmente, o sistema computacional de planejamento radioterápico (TPS – Treatment Planning System) é a principal e a mais importante ferramenta no processo de planejamento em radioterapia. O principal objetivo desse trabalho foi desenvolver um sistema computacional baseado no código Monte Carlo (MC) Geant4 para avaliações dosimétricas em radioterapia com feixe de fótons. Além de planejamentos, essas avaliações podem ser realizadas para pesquisa e controle de qualidade de equipamentos e de TPSs. O sistema computacional, denominado Quimera, é composto de uma interface gráfica de usuário (qGUI) e três aplicativos MC (qLinacs, qMATphantoms e qNCTphantoms). A qGUI tem a função de interface para os aplicativos MC, criando ou editando os arquivos de entrada, executando as simulações e analisando os resultados. O qLinacs é usado para modelagem e geração de feixes de irradiação (espaços de fase) de Linacs. O qMATphantoms e o qNCTphantoms são usados para avaliações de dose em modelos virtuais de fantomas físicos e em imagens de tomografia computadorizada (CT), respectivamente. A partir de dados do fabricante, foram modelados no qLinacs um Linac e um colimador multifolhas (MLC) da Varian. As modelagens do Linac e do MLC foram validadas utilizando dados experimentais. As validações do qMATphantoms e do qNCTphantoms foram realizadas utilizando espaços de fase da IAEA (International Atomic Energy Agency). Nessa primeira versão, o Quimera pode ser usado para pesquisa, planejamentos radioterápicos de tratamentos simples e controle de qualidade em radioterapia com feixes de fótons gerados por Linacs. Os aplicativos MC funcionam independentes da qGUI e essa pode ser usada para manipulação de imagens CT e análise de resultados de outros aplicativos MC. Devido à estrutura modular do Quimera, é possível adicionar novos aplicativos MC, permitindo o desenvolvimento de novas pesquisas, modelagem de Linacs e MLCs de diferentes fabricantes, o uso de outras técnicas (feixe de elétrons, prótons, íons pesados, tomoterapia, etc.) e aplicações em áreas correlatas (braquiterapia, radioproteção, etc.). Esse trabalho é uma iniciativa para desenvolvimento colaborativo de um sistema computacional completo que possa ser usado em radioterapia, tanto na prática clínica e técnica quanto na pesquisa.

(2016) SIMULAÇÃO DE UM TRATAMENTO RADIOTERÁPICO CRÂNIO-ESPINHAL EM UM FANTOMA DE VOXEL INFANTIL UTILIZANDO ESPAÇOS DE FASE REPRESENTATIVOS DE UM ACELERADOR LINEAR

Autora: Patricia Neves Cruz dos Santos; Orientador: Prof. Dr. Fernando Roberto de Andrade Lima; Co-orientador: Prof. Dr. José Wilson Vieira

Resumo: Os tumores do Sistema Nervoso Central (SNC) representam o segundo grupo de neoplasias mais frequentes na infância. A técnica radioterápica crânio-espinhal é considerada padrão para pacientes diagnosticados com meduloblastoma e outros tumores cerebrais com tendências a disseminação liquórica. Este tratamento é realizado com dois campos craniais bilaterais e um ou dois campos espinhais póstero-anterior, com o paciente deitado em decúbito ventral e imobilizado com o auxílio de uma máscara termoplástica. É possível encontrar registros de pacientes pediátricos com sequelas radioinduzidas após serem submetidos a tratamentos radioterápicos do SNC, o que justifica a importância de avaliações dosimétricas. Modelos Computacionais de Exposição (MCE) são desenvolvidos com a finalidade de realizar avaliações dosimétricas e são compostos, em sua maioria, por um fantoma antropomórfico, um código Monte Carlo e um algoritmo de fonte radioativa. Neste
trabalho foram desenvolvidos MCEs para os campos do tratamento crânio-espinhal e a distribuição de dose em órgãos e tecidos radiossensíveis foi avaliada por meio da dose absorvida/kerma incidente no ar. Foi desenvolvido um fantoma mesh feminino nomeado SARA (Simulador Antropomórfico para Dosimetria das Radiações Ionizantes em Adolescentes). O algoritmo da fonte Acelerador Linear (linac) foi implementado no código de usuário do EGSnrc e a sua distribuição de fótons foi dada por arquivos espaços de fase. Os resultados dosimétricos validam o acoplamento do fantoma a fonte desenvolvida e são parciais, visto que, o fantoma SARA ainda não possui os tecidos ósseos radiossensíveis segmentados.

(2015) DESENVOLVIMENTO DE UM MODELO COMPUTACIONAL DE EXPOSIÇÃO PARA USO EM AVALIAÇÕES DOSIMÉTRICAS EM GESTANTES

Autor: Manuela Ohana Monteiro Cabral; Orientadores: Prof. Dr. Fernando Roberto de Andrade Lima e Prof. Dr. José Wilson Vieira

Resumo:Devido à radiossensibilidade embrionária/fetal, a estimativa precisa da distribuição da dose absorvida na região abdominal é um problema adicional causado pela exposição de gestantes às radiações ionizantes em aplicações médicas. Modelos Computacionais de Exposição (MCEs) são utilizados para estimar a distribuição da dose absorvida em indivíduos expostos às radiações ionizantes, por meio de simulações Monte Carlo (MC). Para a caracterização de um MCE com resultados dosimétricos satisfatórios, o Grupo de Dosimetria Numérica (GDN) tem utilizado, fundamentalmente, fantomas de voxels acoplados a códigos MC bem referenciados, além de simuladores de fontes emissoras de fótons. Nestes MCEs, os fantomas foram predominantemente construídos a partir de pilhas de imagens de ressonância magnética ou tomografia computadorizada (obtidas da varredura de pacientes reais), ou a partir de técnicas de modelagem 3D. O fantoma apresentado neste trabalho partiu de dados primários virtuais. Para tanto, foram adquiridos objetos 3D em diversos formatos (*.obj, *.fbx, etc.) para representação anatômica de uma adulta não grávida. Para a construção da representação fetal foi utilizada a técnica Poly Modeling (modelagem poligonal) na versão 2015 do programa Autodesk 3ds Max. O fantoma nomeado MARIA (Modelo Antropomórfico para dosimetria das Radiações Ionizantes em Adultas) foi voxelizado, utilizando o software Digital Image Processing (DIP), e acoplado ao código MC EGSnrc. Para completar o MCE apresentado neste trabalho, foram utilizados algoritmos de fontes para radiodiagnóstico, já desenvolvidos pelo GDN, para simular os exames mais frequentes em gestantes. Os resultados dosimétricos foram comparados com similares obtidos com o software CALDose_X.

(2012) MODELO DE POTTS COM INTERAÇÕES ALEATÓRIAS EM REDES FRACTAIS

Autor: Pedro Henrique A. de Andrade. Orientador: Sérgio Galvão Coutinho (DF-UFPE). Coorientador: Washington de Lima (CAA -UFPE).

Resumo: O estudo das interações entre os spins em materiais magnéticos é um tema de grande importância em mecânica estatística. A investigação das grandezas termodinâmicas e estatísticas de modelos de spins, tal como o modelo de Potts, ajudam a entender melhor a dinâmica de sistemas complexos, possibilitando uma grande variedade de aplicações em diversas áreas. No caso do modelo de Potts, por exemplo, suas aplicações vão desde a teoria de grafos em Física Matemática, simulações de formação de guetos étnicos em Sociologia até estudos sobre padrão de crescimento de células malignas e sua influência no crescimento de tumores de câncer. Nesta dissertação, investiga-se a transição de fase do modelo de Potts com q estados, definido em uma rede fractal e com interações aleatórias (positivas e negativas) entre spins primeiros vizinhos. Os valores dessas interações são escolhidos randomicamente a partir de uma função de densidade de probabilidades e distribuídas em uma rede hierárquica da família diamante com fator de escala 3. Considerou-se as seguintes funções simétricas: gaussiana (normal), delta-bimodal, uniforme e exponencial. Essa família de redes é construída de uma maneira iterativa em um processo que lhe assegura a propriedade de invariância de escala, possibilitando assim que a técnica do grupo de renormalização no espaço real de Migdal-Kadanoff seja apropriada para estudar os fenômenos críticos do modelo em tais redes. As equações de renormalização para os acoplamentos e para suas correspondentes transmissividades térmicas foram obtidas de forma analítica exata. Utilizando o método conhecido como método dos reservatórios foi possível analisar numericamente a evolução das distribuições dos acoplamentos renormalizados e verificar a existência de uma transição da fase paramagnética de altas temperaturas para a fase condensada em baixas temperaturas, determinando-se os respectivos pontos críticos para os casos particulares com o número de estados de Potts q = 3, 4, 5 e 6, em redes com dimensão fractal Df = 4, 5 e 6. Para cada modelo específico com número de estados de Potts q = 3, 4, 5 e 6, foi também calculada a correspondente dimensão crítica inferior, abaixo da qual a transição de fase não é observada.

(2012) INFLUÊNCIA DA QUALIDADE DE IMAGENS CT NA AVALIAÇÃO DA DISTRIBUIÇÃO DE DOSE EM PLANEJAMENTO RADIOTERÁPICO BASEADO EM MÉTODOS MONTE CARLO

Autor: Alex Cristóvão Holanda de Oliveira; Orientador: Prof. Dr. Fernando Roberto de Andrade Lima; Co-orientador: Prof. Dr. José Wilson Vieira

Resumo: O planejamento radioterápico é o processo de determinar a maneira mais apropriada de irradiar o paciente. Entre as etapas mais importantes do processo de planejamento está a aquisição de imagens do paciente e a avaliação da distribuição de dose. Os sistemas computacionais baseados em métodos Monte Carlo estão se tornando a técnica mais avançada para avaliação de dose, fornecendo resultados mais realísticos. As imagens do paciente são predominantemente obtidas por Tomografia Computadorizada (CT), que fornecem, não só informações relevantes sobre a anatomia, como também permitem obter uma distribuição espacial das densidades e composições químicas dos órgãos e tecidos através de métodos de conversão de números CT. A relação entre número CT e densidade é estabelecida por uma curva de calibração obtida empiricamente a partir de imagens CT de um fantoma físico que possui vários materiais com densidades diferentes. As composições químicas são atribuídas a grupos determinados segmentando-se a escala de números CT. Contudo, estes métodos de conversão de números CT não levam em consideração a qualidade das imagens. Neste trabalho são avaliadas as influências de alguns parâmetros de qualidade de imagem CT (resolução de baixo contraste, exatidão dos números CT e ruído) na distribuição de dose em planejamento radioterápico. Para isso, diversas etapas foram realizadas, entre elas: construção de um fantoma físico; aquisição de um conjunto de imagens CT deste; desenvolvimento de um software em linguagem de programação C#; e simulações Monte Carlo no código GEANT4 de irradiações do fantoma utilizando as suas imagens (após a conversão de números CT) e uma representação computacional do mesmo. Essencialmente, a análise dos resultados foi realizada comparando-se as distribuições de dose resultantes das simulações. Nessas comparações, foram encontrados muitos erros acima dos 5%, limiar estabelecido pela ICRU 24 (1976). Isso resulta da inexatidão na distribuição espacial de densidades e composições químicas e, portanto, a qualidade das imagens CT influencia consideravelmente a distribuição de dose. A conversão para densidade é afetada pelo ruído e pela exatidão de números CT, e a conversão para composição química, pelo ruído e pela amostragem de números CT de objetos com densidades próximas. A resolução de baixo contraste não demonstrou um efeito perceptível.